e-notoriété ou e-réputation ?

réseauxInterrogez Google sur « e-reputation » : 90 millions de hits.
Sur « e-notoriété » : 1 seul million de hits … Pourtant il semble bien que dans la pratique on fasse plus souvent de l’analyse de notoriété que de réputation sur Internet.
Faire de l’analyse de notoriété est assez simple : c’est pourquoi l’offre d’outils dans ce domaine est pléthorique, en pratique cela revient la plupart du temps à compter les apparitions d’une société, d’une marque ou d’une personne sur Internet, et à établir des statistiques de dénombrement par type de site, par langue, par période de temps, etc.

Faire de l’analyse de réputation est sensiblement plus délicat puisque ce sont des avis que l’on veut analyser. Il ne s’agit plus de savoir si une marque est connue ou non, mais bien de savoir si elle inspire confiance ou non à tel ou tel segment de ses clients.

  • Comment repérer des avis au milieu de la masse de textes de tous ordres qui mentionnent l’objet étudié ?
  • Comment s’assurer que les avis que l’on a repérés sont représentatifs des opinions exprimées sur Internet ?
  • Comment analyser l’avis lui-même et le catégoriser?

Repérer les avis: On constate généralement que le nombre de messages qui expriment réellement des avis est finalement faible par rapport au nombre total de citations de cette société ou cette marque.Selon notre expérience, et en temps « normal » , ce sont seulement 5 à 10% des pages citant une entreprise ou une marque sur Internet qui indiquent réellement un avis. Bien sûr ce ratio peut varier dans le temps et être sensiblement plus important en temps de crise.

Si de plus on souhaite analyser les avis en fonction de la nature de leur auteur (personne privée, média, institution, société … ) et la nature de la source Internet (blog, forum, site, etc … ), on s’aperçoit très vite qu’une méthode par sondage est tout à fait insuffisante, car les effectifs par catégorie seraient trop faibles pour pouvoir en tirer un quelconque enseignement. (d’autant que par ailleurs, on ne connaît pas de méthode claire pour identifier un échantillon représentatif sur Internet …)
Il faut donc viser une approche autant que possible exhaustive, ramasser large puis filtrer et catégoriser finement.

Comment s’assurer que les avis sont représentatifs ? Pour cela, on peut utiliser deux méthodes : celle des « Bouquets » ou celle du « Search ». La première est largement répandue, elle consiste à recenser une liste d’URL à suivre sur un sujet donné. L’intérêt est évidemment de capitaliser sur cette liste, mais le risque est de rater de nouvelles URL intéressantes.

La méthode « search » consiste à relancer en permanence une recherche sur un index Internet, à partir d’une liste de mots clés représentatifs de l’étude. L’intérêt est de mettre en permanence à jour la liste de sites à suivre, mais le risque est d’introduire du bruit, donc nécessite d’avoir des outils de filtrage puissants.

Comment analyser les avis eux-mêmes ? Un avis se traduit généralement par un verbatim, qui est une séquence du texte initial, catégorisée sous différentes facettes :
- l’objet dont on parle ( une marque, une entreprise, une personne… )

- le thème qui est discuté ( un prix, un délai de livraison, la qualité d’un service ou d’un produit … )

- éventuellement, un jugement positif ou négatif, avec des gradations possibles passant par des félicitations, marques de satisfactions, critiques, injures, etc …

Mais tous ces « avis » qui circulent de manière spontanée sur Internet représentent une masse de données très importante et ne peuvent être analysés « à la main ». Le besoin d’outils logiciels pour aider à structurer cette masse d’information est évident et l’on comprend aisément que le succès de ces « analyses » passe par le TAL (Traitement Automatique des Langues).

A notre sens, on ne peut donc parler raisonnablement de « e-réputation » si l’on ne traite pas cet aspect lié à l’analyse des avis. Si l’on reste au niveau de l’analyse de la présence sur Internet, parlons plutôt de e-notoriété.

Source : http://www.lebloglingway.blogspot.com/